Influence of Demographic Factors on Users' Adoption of Electronic Banking in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Regardless of the fact that the influence of demographic factors on users' adoption or usage behavior of e-banking channels for banking transactions have been intensively examined by studies carried out mostly in the developed countries, this area is not well studied in the developing countries especially in Ethiopia. Therefore, the main objective of this study is to investigate the influence of demographic factors on users' adoption of e-banking systems in Ethiopia from the current users' perspective. Research Methodology: Descriptive type of research was applied for this study. A total of 600 users' of e-banking services were used as a sample survey from those commercial banks that are using e-banking systems as a means of banking service provision in Addis Ababa, Ethiopia. A well-structured and randomly administered questionnaire was used to collect the relevant information from those customers who are using at least one form of e-banking systems. Interview was also used to collect supporting data from e-banking department managers of each respective bank. Data gathered from customers were analyzed using independent sample T-test and one way analysis of variance (ANOVA). The entire statistical tests were conducted using SPSS version 21. Findings: The findings of this study imply that except for gender, the remaining demographic variables such as age, income, educational level and occupational status have no significant influence on users' e-banking usage behavior which implies that those users' who are in different age, income, educational status and occupation category have similar e-banking adoption or usage behavior. Implication: The findings from this study (particularly from gender perspective) suggest that commercial banks in Ethiopia should create more awareness to their e-banking users' (especially to females) in order to develop better e-banking usage practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».